Дополненная реальность в стоматологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Человеко-компьютерное взаимодействие — динамично развивающаяся область науки. Постоянное совершенствование технологий делает возможным появление инновационных парадигм пользовательского интерфейса. Глобализация виртуальной реальности (virtual reality) привела к вводу в научный оборот нового термина «дополненная реальность». Если текущие технологии пользовательских интерфейсов сфокусированы в основном на взаимодействии человека и компьютера, то дополненная реальность при помощи информационных технологий предлагает совершенствование интерфейса человека и реального окружающего мира. Технологии виртуальной и дополненной (augmented reality) реальности могут быть использованы в стоматологии, в том числе в имплантологии и при планировании челюстно-лицевых процедур и операций. В научном обзоре показано, что очки дополненной реальности позволяют хирургу (врачу) осуществлять направленную хирургию с отслеживанием, без такового или при помощи полупрозрачных экранов. На данный момент дополненная реальность уже находит применение в различных областях стоматологии, но широкого внедрения технологий дополненной реальности в стоматологии и в медицине пока нет, так как необходимо достичь определенного уровня подготовки врачей.

В статье представлен обзор применения текущих технологий дополненной реальности во врачебной практике, рассмотрены последние достижения в использовании этого метода за последние 10 лет в образовательной и практической лечебной деятельности. Описаны базовые принципы метода дополненной реальности и разобраны основные программные и аппаратные решения для реализации данного метода в медицине.

Развитие технологий дополненной реальности открывает новые горизонты и предоставляет уникальные возможности в различных областях медицины. Однако из-за низкой осведомленности о вариантах функционирования новых технологий врачи испытывают к ней недоверие. Чтобы полностью реализовать потенциал дополненной реальности в медицинской практике, необходимо адаптировать и внедрить теоретические основы данной технологии в образование и обучение специалистов и помочь им увидеть реальные преимущества этой инновационной технологии в своей работе.

Об авторах

Сэм Дмитриевич Штеренберг

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Автор, ответственный за переписку.
Email: sam.d.s@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-4859-7594

аспирант

Россия, Санкт-Петербург

Александр Сергеевич Клыгач

Санкт-Петербургский политехнический университет

Email: ak@sharpball.one
ORCID iD: 0000-0002-2984-0201
SPIN-код: 6326-2366
Россия, Санкт-Петербург

Алексей Дмитриевич Шматко

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Email: aleksei.shmatko@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9232-4576
SPIN-код: 5367-2675

д-р экон. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Алексей Викторович Силин

Санкт-Петербургский политехнический университет

Email: a.silin@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3533-5615
SPIN-код: 4956-6941

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Rekimoto J., Nagao K. The world through the computer: Computer augmented interaction with real world environments // Proceedings of the 8th annual ACM symposium on User interface and software technology. ACM, 1995. P. 29–36. doi: 10.1145/215585.215639
  2. Макеев С.Н., Макеев А.Н. Генезис понятия расширенной реальности // Учебный эксперимент в образовании. 2013. № 4(68). С. 8–14. EDN: RXAKTF
  3. Milgram P., Kishino F. A taxonomy of mixed reality visual displays // IEICE Transactions on Information Systems. 1994. Vol. E77-D, N 12(12). P. 1321–1329.
  4. Azuma R. A Survey of Augmented Reality // Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 1997. Vol. 6, N 4. P. 355–385. doi: 10.1162/pres.1997.6.4.355
  5. Gurevich P., Lanir J., Cohen B. Design and Implementation of TeleAdvisor: a Projection-Based Augmented Reality System for Remote Collaboration // Comput Supported Coop Work. 2015. Vol. 24. P. 527–562. doi: 10.1007/s10606-015-9232-7
  6. Livingston M.A., Zanbaka C., Swan J.E., Smallman H.S. Objective measures for the effectiveness of augmented reality // Proceedings of the Virtual Reality conference (VR 2005), Bonn (Germany), 12-16 March 2005. P. 287–288. doi: 10.1109/vr.2005.59
  7. Zhang, W., Han B., Hui P. Jaguar: Low Latency Mobile Augmented Reality with Flexible Tracking // Proceedings of the 26th ACM international conference on Multimedia. 2018. P. 355–363. doi: 10.1145/3240508.3240561
  8. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В., и др. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения Курс лекций и практических занятий. Москва: Физматкнига, 2010. 672 c. EDN: QMVOKV
  9. Чеботарева Е.Н., Аксёнов С.В. Нахождение заданного объекта на видео с помощью параллельных вычислений. В кн.: Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 12–14 ноября 2014 г.: в 2 т. Томск: Изд-во ТПУ, 2014. Т. 2. С. 247–248.
  10. Lewis J.P. Fast template matching // Vision Interface 95, Canadian Image Process in grand Pattern Recognition Society, Quebec City, Canada, May 15-19, 1995. P. 120–123.
  11. Yemez Y., Schmitt F. 3D reconstruction of real objects with high resolution shape and texturе // Image and Vision computing. 2004. Vol. 22, N 13. P. 1137–1153. doi: 10.1016/j.imavis.2004.06.001
  12. Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. Surf: Speeded up robust features // Proceedings of the 9th European conference on Computer Vision. Lecture Notes in Computer Science. 2006. Vol. 3951, N 3. P. 404–417. doi: 10.1007/11744023_32
  13. Burns J.B., Hanson A.R., Riseman E.M. Extracting straight lines // IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986. N 4. P. 425–455. doi: 10.1016/b978-0-08-051581-6.50023-4
  14. Mitchell M. An introduction to genetic algorithms. MIT press, 1998.
  15. Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986. Vol. 8, N 6. P. 679–698. doi: 10.1016/b978-0-08-051581-6.50024-6
  16. Благовещенский И.А., Демьянков Н.А. Технологии и алгоритмы для создания дополненной реальности // Моделирование и анализ информационных систем. 2013. Т. 20, № 2. С. 129–138. EDN: QLSCED
  17. Буй Т.Т.Ч., Фан Н.Х., Спицын В.Г. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы–Джонса, вейвлет-преобразования и метода главных компонент // Известия Томского политехнического университета. 2012. Т. 320, № 5. C. 54–59. EDN: OZQTBJ
  18. Lyu M.R., King I., Wong T.-T., et al. Arcade: Augmented reality computing arena for digital entertainment // IEEE Aerospace Conference, Proceedings 2005. P. 1–9. doi: 10.1109/aero.2005.1559626
  19. Котков П.А., Сигуа Б.В., Петров С.В., и др. Оценка вероятности неблагоприятного исхода у оперированных пациентов в соответствии с тромбоцитарным отношением. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2024610964 / 16.01.2024. EDN: CFBKZU
  20. Сигуа Б.В., Козобин А.А., Котков П.А., Сёмин Д.С. Балльная шкала оценки риска ущемления послеоперационных вентральных грыж // Журнал им. Н.В. Склифосовского Неотложная медицинская помощь. 2021. Т. 10, № 4. С. 712–718. EDN: KMOQAB doi: 10.23934/2223-9022-2021-10-4-712-718
  21. Козобин А.А., Сигуа Б.В., Котков П.А., и др. Балльная шкала оценки риска ущемления паховых и бедренных грыж. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2023685011 / 22.11.2023. EDN: OPKJJF
  22. Сигуа Б.В., Котков П.А., Петров С.В., и др. Балльная шкала санационных релапаротомий у больных с вторичным перитонитом. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2023685967 / 01.12.2023. EDN: UJAQPG
  23. Сигуа Б.В., Котков П.А., Петров С.В., и др. Прогнозирование вероятности успеха консервативной терапии при острой спаечной кишечной непроходимости. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2023688061 / 20.12.2023. EDN: ETWBWA
  24. Высотин Д.А., Куликова Е.В., Шматко А.Д. Онлайн-тренажер решения ситуационных задач по специальности «медико-профилактическое дело». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № RU 2022664181 / 26.07.2022. EDN: ARAGST

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Континуум реальность–виртуальность по Милграму–Кисино

Скачать (96KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».